Il 28 maggio 2024, la Securities and Exchange Commission (SEC) negli Stati Uniti attuerà un
cambiamento fondamentale nel settore della negoziazione di titoli: passaggio ad un ciclo di regolamento T+1. Questo spostamento – riducendo il periodo di regolamento da due giorni lavorativi dopo la data di negoziazione a uno solo – è una mossa strategica per mitigare la volatilità del mercato e diminuire i rischi di credito e di regolamento. Tuttavia, la transizione presenta sfide significative per gli istituti finanziari, in particolare nelle loro operazioni di back-office. Allora, cosa sono e come possono essere superati?
Cosa sono gli insediamenti T+1 e T+2?
Il ciclo di regolamento T+1 è una pratica finanziaria in cui le transazioni eseguite prima delle 4:30 vengono regolate il giorno di negoziazione successivo. Ad esempio, un'operazione effettuata lunedì prima delle 4:30 verrà liquidata entro martedì. Questo processo comporta il trasferimento di titoli e/o fondi dal conto del venditore al conto dell'acquirente, a differenza del regolamento T+2, che regola le negoziazioni due giorni lavorativi dopo la transazione. E, secondo
Presidente della SEC Gary Gensler, "T+1 è progettato per avvantaggiare gli investitori e ridurre i rischi di credito, mercato e liquidità nelle transazioni di titoli affrontate dai partecipanti al mercato."
Pertanto, il passaggio a un ciclo di regolamento T+1 sta esercitando un’enorme pressione sui processi di back-office esistenti per diversi motivi. In primo luogo, il ciclo di regolamento è un processo prevalentemente manuale, che si basa sull’elaborazione batch dei dati. Per passare a un ciclo di regolamento T+1 è necessario un approccio di gestione dei dati più efficiente e in tempo reale, nonché l’accesso a informazioni accurate e aggiornate per facilitare la riconciliazione e la rendicontazione tempestiva.
In secondo luogo, con un ciclo di regolamento più breve, vi è meno tempo per la correzione degli errori, il che aumenta il rischio di mancato regolamento. Le istituzioni finanziarie devono migliorare le proprie pratiche di gestione del rischio per identificare e affrontare tempestivamente eventuali discrepanze nei dettagli commerciali. In definitiva, i metodi esistenti stanno rapidamente diventando obsoleti e inefficienti di fronte a questo nuovo ciclo di regolamento accelerato. Per adattarsi, le aziende devono automatizzare urgentemente questi processi manuali e passare a un’elaborazione in tempo reale basata sugli eventi per consentire cicli di liquidazione più rapidi.
Superare le sfide della transizione T+1
Le istituzioni finanziarie necessitano di un nuovo approccio per assistere in questa transizione. Una delle risorse più importanti in questo caso saranno gli strumenti che consentono un'automazione fluida ed efficiente dei processi batch esistenti in un Operational Trade Store (ODS), un database che integra dati provenienti da più fonti per il reporting operativo.
Allo stesso tempo, i sistemi di regolamento legacy spesso comportano attività manuali che richiedono molto tempo e sono soggette a errori, ma le recenti innovazioni nelle moderne piattaforme dati per sviluppatori potrebbero presentare una soluzione con numerosi vantaggi.
Ad esempio, l'utilizzo di modelli di dati flessibili in fase di sviluppo può consentire un approccio più intuitivo all'archiviazione dei dati, accelerando i processi di sviluppo riducendo la necessità di trasformazioni complesse di dati o di mappatura relazionale degli oggetti (ORM). Allo stesso tempo, la crescita di piattaforme di sviluppo user-friendly ha anche fatto molta strada nel ridurre la curva di apprendimento per gli sviluppatori, facilitando un’adozione più rapida. Inoltre, con un linguaggio di query ricco, è possibile semplificare query complesse, riducendo al minimo la necessità di una codifica estesa, mentre un formato altamente scalabile significa che le piattaforme possono gestire volumi più grandi di dati commerciali e livelli elevati di concorrenza.
A causa dei metodi di elaborazione batch legacy eccessivamente complessi, il processo di consolidamento dei dati delle transazioni nei sistemi di back-office è irto di sfide. Sebbene costituiscano da tempo lo standard del settore, limitazioni quali lo schema rigido, la difficoltà di scalabilità orizzontale e le prestazioni lente fanno sì che questo processo non sia più ottimale per la gestione post-negoziazione.
Tuttavia, con un archivio dati operativi sul commercio (ODS) come soluzione, questo approccio consente alle società finanziarie di consolidare i dati delle transazioni in tempo reale, semplificando le operazioni di back-office e migliorando l’efficienza del processo decisionale. Ad esempio, i dati del trade desk possono essere incorporati in un ODS in tempo reale tramite Change Data Capture (CDC). Ciò crea quindi un negozio commerciale centralizzato che funge da fonte primaria per i sistemi di regolamento e conformità delle transazioni commerciali a valle, favorendo tempi di regolamento più rapidi e una migliore accuratezza dei dati.
Il potenziale dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico per la gestione dei rischi di regolamento commerciale
Adottando tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML), gli istituti finanziari spesso si trovano ad affrontare la sfida di integrare queste innovazioni nei sistemi legacy a causa della loro inflessibilità e resistenza alla modifica. La creazione di un'ODS con uno schema flessibile consente loro di integrare in modo efficace modelli AI/ML nella propria piattaforma commerciale per gestire in modo efficiente grandi volumi di dati commerciali in tempo reale. Questa flessibilità facilita l’integrazione perfetta con diverse piattaforme AI/ML, consentendo alle organizzazioni di adattarsi ai cambiamenti nel panorama dell’IA senza modifiche estese all’infrastruttura. Inoltre, con uno schema di dati flessibile in grado di accogliere qualsiasi struttura, formato o fonte di dati, le istituzioni saranno a prova di futuro con l’adattabilità e l’agilità necessarie per affrontare tecnologie e normative in evoluzione.
L’integrazione con le piattaforme AI/ML è fondamentale per gestire in modo efficiente i rischi di regolamento commerciale e facilitare lo sviluppo di modelli AI/ML per una gestione più efficace di potenziali fallimenti nel regolamento commerciale, sia in termini di costi che di tempo. L’analisi predittiva consente inoltre alle aziende di prevedere disponibilità e domanda, ottimizzando così le scorte per prestiti e prestiti.
Verso flessibilità e adattabilità
Mentre gli istituti finanziari sono alle prese con la sfida di ridurre la durata del regolamento da T+2 a T+1, rimangono soluzioni praticabili per facilitare una transizione potenzialmente accidentata. Automatizzando i processi manuali e adottando archivi di dati in tempo reale, le istituzioni possono raggiungere l'eccellenza operativa e rispettare la scadenza di regolamento T+1 della SEC.
Nell’eventualità di cicli di regolamento T+0, gli istituti devono essere dotati di piattaforme dati flessibili per garantire che siano meglio preparati ad adattarsi alle nuove normative. È incoraggiante vedere che molte banche leader stanno iniziando a modernizzare la propria infrastruttura, con conseguente riduzione del time-to-market, costi totali di proprietà inferiori e maggiore produttività degli sviluppatori.
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